企业短期贷款违约预测Bayes模型构建  

Bayes Prediction Model for Short-Term Loan Default

作　　者：唐春阳[1] 冯宗宪[1] 

机构地区：[1]西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061

出　　处：《当代经济科学》2006年第1期41-44,共4页Modern Economic Science

基　　金：国家"十五"攻关项目(项目号2001BA102A06-07-01)

摘　　要：目前,企业违约预测模型距离实际应用还具有一定差异,表现在:(1)模型所使用的样本基本都是配对模式,与现实情况不符;(2)模型没有考虑到误判成本的非对称性。针对以上问题,本文运用SAS统计软件对某国有商业银行的2003年全部短期贷款企业的财务数据进行分析,摒弃以往配对模式,采用全样本进行分析,筛选出11个财务比率指标作为企业信用风险评价函数的计量参数。应用Bayes判别原理,引入误判成本和先验概率,构建了一个简明的违约判别模型,经检验模型是统计有效的,判别结果也是较好的。The applicability of current models to predict loan default is still questionable.The main difficulties lie in that(1) the model sample is generally dyadic leading inconsistence with the realities;(2) the asymmetry of misjudgment cost is not considered in the models.This paper analyzes the whole set of financial data for short-term loans of a commercial bank in 2003 with SAS.We adopt the whole sample with no dyadic pattern and select 11 financial ratios as parameters of company credit risk evaluation function.We construct a simple default judgment model applying Bayes judgment principle,misjudgment cost and priori probability.The model is tested effective with good results.

关 键 词：Bayes模型 违约预测 短期贷款 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济]